%
% Constantes
%
% -------------------------------------------------------------------------
%
% Grupo 2
%

global G EPOCHS ETA ERROR_TOL BETA A B LAYERS ALPHA A_ETA_ADAP B_ETA_ADAP PERCENT M LOWER_BOUND UPPER_BOUND DELTA EXTERNALTESTING EXTERNALWEIGHTS;

% Learning rate
ETA = 0.0001;

BETA = 1.8;

% Cantidad de epocas
EPOCHS = 10000;

% Tolerancia del error
ERROR_TOL = 0.001;

% Layers es un vector cuya longitud indica la cantidad de capas que tiene
% la red, y el valor de cada elemento la cantidad de neuronas que hay en
% dicha capa
LAYERS = [20 20 1];

% Valores posibles de G:
%   1: tanh
%   2: exp
G = 2;

% Limite inferior (A) y superior (B) del intervalo en el que quiero se
% inicialicen los pesos aleatorios
A = -0.5;
B = 0.5;

% Momentum
ALPHA = 0.9;

% Eta adaptativo
A_ETA_ADAP = 0.001;
B_ETA_ADAP = 0.01;

% Magnitud de la perturbacion aplicada a la derivada de g
DELTA = 0.1;

% Flag que determina si el conjunto de testeo se obtiene de un archivo
% externo o es un subconjunto del total de patrones
EXTERNALTESTING = 1;

% Flag que determina si se ejecuta el algoritmo de aprendizaje o se toman
% los pesos de un archivo externo
EXTERNALWEIGHTS = 1;
